출처 : http://jp.techcrunch.com/2018/02/12/2018-02-10-teaching-robots-to-understand-their-world-through-basic-motor-skills/
말한 것을 해낸다는 점에서 로봇은 더할 나위 없다. 그러나 이에 대한 정보를 시스템에 입력하는 작업은시 로봇에 실행 해 주었으면 작업보다 훨씬 복잡한 과정이 될 수있다. 이 로봇은 단순한 반복 작업에 적합하다고 말하는 이유 다.
브라운 대학과 MIT 연구팀은 현실의 물체와 기본 동작의 추상적 인 개념을 개발하는 것을 통해 로봇 자신이 작업을 계획 할 수있는 시스템의 개발에 임하고 있다. 이 시스템은 로봇은 복잡한 작업을 인간이 취급 못할 정도의 자세하게 작업 단계까지 포기하지 않고 실행할 수있다.
연구진은 두 개의 팔 로봇 (Anathema Device 또는 "Ana"라고도 함)를 실내의 물체를 처리하도록 프로그래밍했다. 찬장 문 개폐, 아이스 박스 뚜껑의 개폐, 조명 스위치 온 - 오프, 그리고 병을 잡는 것 등이다. 작업을 수행하는 동안 로봇은 연구자가 개발 한 알고리즘을 사용하여 그 주변의 정보를 수집하면서 정보를 처리했다.
팀에 따르면 로봇은 그러한 동작을 통한 정보의 수집에 의해 물체와 환경에 대한 추상적 인 개념을 배울 수 있었다. 예를 들어 Ana는 문을 열 수 있도록하기 위해서는 그 전에 닫혀 있어야한다고 판단 할 수 있었다.
"Ana 찬장 안의 조명이 너무 밝은 데, 그녀의 센서를 화이트 아웃 해 버리는 것을 배웠습니다"라고 연구진은 발표문에서 쓰고있다. "그래서 찬장 속의 병을 조작하기 위해 라이트를 먼저 해제해야 없습니다. 또한 그녀는 불을 끄고하기 위해서는, 찬장의 문이 닫혀 있어야한다 (열린 문이 스위치에 액세스 방해하는) 것도 배웠습니다. "
일단 처리되면 로봇은 하나의 심볼을 이러한 추상화의 하나에 연결합니다. 이것은 수행 할 때 복잡한 코딩을 필요로하지 않는 로봇과 인간 사이에 만들어진 일종의 공통 언어이다. 이러한 적응의 높이가 의미하는 것은 로봇이 특정 시나리오에서 수행해야하는 행동을 선택함으로써보다 다양한 환경에서 다양한 작업을 수행 할 수있게된다는 것이다 .
연구를 주도하는 브라운 대학의 조교수 George Konidaris는 "지능형 로봇이 필요한 경우에 그들에게 해 주었으면하는 모두를 프로그램 할 수 없습니다"라고 TechCrunch 말했다. "그들에게 목표를주고, 스스로 행동 해달라고하도록해야한다는 것입니다."
물론 모든 로봇이 방법으로 습득시키고 자 할뿐만 아니라 비효율적이지만, 연구자들은 공통 언어를 개발하고 새로운 하드웨어에 다운로드 할 수있는 기술을 만들 수 있다고 생각 있다.
"미래에는 기술 라이브러리가 준비되어 그것을 다운로드 할 수있게된다고 생각합니다」라고 Konidaris는 설명한다. "예"주방에서 일을하기위한 기술 라이브러리가 필요하다 "고 요청하면 주방에서 일을하기위한 기술 라이브러리를 구할 것입니다."